当对Redis进行高频次的命令发送时,由于网络IO的原因,会耗去大量的时间.所以Redis提供了管道技术,就是将命令一次性批量的发送给Redis,从而减少IO. 一.Jedis对redis的管道进行操作 1.获取管道对象 String redisIp = "192.168.110.110";        int reidsPort = 6379;Jedis jedis = new Jedis(redisIp, reidsPort);        Pipeline pl = jedi

使用过Redis事务的应该清楚,Redis事务实现是通过打包多条命令,单独的隔离操作,事务中的所有命令都会按顺序地执行.事务在执行的过程中,不会被其他客户端发送来的命令请求所打断.事务中的命令要么全部被执行,要么全部都不执行(原子操作).但其中有命令因业务原因执行失败并不会阻断后续命令的执行,且也无法回滚已经执行过的命令.如果想要实现和MySQL一样的事务处理可以使用Lua脚本来实现,Lua脚本中可实现简单的逻辑判断,执行中止等操作. 1 初始Lua脚本 Lua是一个小巧的脚本语言,Redis

Redis是一种基于客户端-服务端模型以及请求/响应协议的TCP服务.这意味着通常情况下一个请求会遵循以下步骤: 客户端向服务端发送一个查询请求,并监听Socket返回,通常是以阻塞模式,等待服务端响应. 服务端处理命令,并将结果返回给客户端. Redis 管道技术 Redis 管道技术可以在服务端未响应时,客户端可以继续向服务端发送请求,并最终一次性读取所有服务端的响应. 实例 查看 redis 管道,只需要启动 redis 实例并输入以下命令: $(echo -en "PING\r\n SE

序言 Redis-Sentinel是Redis官方推荐的高可用性(HA)解决方案.实际上这意味着你可以使用Sentinel模式创建一个可以不用人为干预而应对各种故障的Redis部署. 它的主要功能有以下几点 监控:Sentinel不断的检查master和slave是否正常的运行. 通知:如果发现某个redis节点运行出现问题,可以通过API通知系统管理员和其他的应用程序. 自动故障转移:能够进行自动切换.当一个master节点不可用时,能够选举出master的多个slave中的一个来作为新的ma

一.引言               redis学了一段时间了,基本的东西都没问题了.从今天开始讲写一些redis和lua脚本的相关的东西,lua这个脚本是一个好东西,可以运行在任何平台上,也可以嵌入到大多数语言当中,来扩展其功能.lua脚本是用C语言写的,体积很小,运行速度很快,并且每次的执行都是作为一个原子事务来执行的,我们可以在其中做很多的事情.由于篇幅很多,一次无法概述全部,这个系列可能要通过多篇文章的形式来写,好了,今天我们进入正题吧.二.lua简介                  

redis管道 1.redis管道介绍 redis采用的是CS架构,客户端与服务器端通过tcp协议进行连接通信,因此无论是发出请求还是接收响应,都必须经过网络传输.在tcp连接过程中,客户端和服务器端是通过阻塞式的一问一答方式进行通信的,即客户端必须接收到服务端完整的响应,才能进行后续请求. 有时我们会在短时间内发送大量互不依赖的命令(例如:后执行的命令不需要使用前面返回的结果).由于网络传输不可避免的会造成一定的延迟,特别是在跨机器远程访问redis的时候,如果使用常规的方式,一条命令对应一次

首发于 樊浩柏科学院 Redis 的 管道 (pipelining)是用来打包多条无关命令批量执行,以减少多个命令分别执行带来的网络交互时间.在一些批量操作数据的场景,使用管道可以显著提升 Redis 的读写性能. 原理演示 Redis 的管道实质就是命令打包批量执行,多次网络交互减少到单次.使用管道和不使用管道时的交互过程如下: 我们使用 nc 命令来直观感受下 Redis 管道的使用过程: # 安装nc命令 $ yum install nc nc打包多个命令 $ (printf "PING\

在linux工作中,不同类型的文件以不同的颜色显示,如文件夹显示蓝色,压缩文件显示橘黄色,可执行文件显示为绿色,链接失效文件高亮显示等等: 有时候根据颜色可以快速鉴别,如我有时为了保持目录的完整性,会讲一些存放在其他盘阵下面的文件通过软链接的方式链接过来,如果全部成功链接,同时能够说明没有文件丢失. 但是当一个目录中文件特别多,多到好几个屏幕都显示不了时,往往需要通过管道来查看:ls -l | less来查看当前目录的所有文件,但是通过管道默认是不显示颜色的,这 就不能快速recheck,想要在

Redis管道,Redis存储用户浏览数据 当频繁的存储获取Redis数据库中的数据时,可以使用Redis的pipeline(管道)功能,将多个相互没有依赖关系的读写操作,如:下一步执行的Redis操作的开启需要获取上一步操作执行结束的数据.放到队列中,使用pipeline对象一次性执行,可以很大程度上减少与数据库建立TCP连接的性能损耗.(使用场景:用户浏览历史, 注册登录短信验证码,图片验证码) class RecommendJobView(GenericAPIView): ""&

#安装redis伪集群脚本,先把redis-..gem及启动脚本放在/data1/redis-cluster目录下,然后执行该脚本即可 #!/bin/bash set -e #获取redis本机ip #ip=`hostname -I` ip=`. | awk '{print $2}'` workspace=/data1/redis-cluster #根据需求自定义 想在哪个目录安装就写哪个目录 if [ ! -d $workspace ];then mkdir -p $workspace fi

Redis管道理解 简介 管道并不是Redis本身提供的功能,通常是客户端提供的功能: 管道就是打包多条无关命令批量执行,以减少多个命令分别执行消耗的网络交互时间(TCP网络交互),可以显著提升Redis的性能: 管道使用的场景并不适用于,必须知道每次交互结果的场景或者当前的执行依赖于上一次的执行结果等等,相反的,比较适用于对于可靠性不高,允许一定程度的失败,并且不需要立即得到执行的反馈,比如群发短信服务: 需要注意的是,如果以管道处理的形式发送大批的命令,那么Redis必须将这些命令都执行完存

1.redis管道pipeline解决的问题: 由于redis通信是通过tcp协议基础,并且是堵塞的处理方式,在第一个请求没有执行并返回前,无法处理第二个请求.所以事件浪费在了网络传输和堵塞请求中. 2.redis管道作用: 把多个redis的操作放在一起,然后一次发送到服务端,等这些请求执行完后,再一起发送给客户端.从而增加redis的操作效率. 3.python中redis管道的使用 import redis import time from concurrent.futures impor

1.设置redis.conf中daemonize为yes,确保守护进程开启. 2.编写开机自启动脚本 基本原理为: 系统开机启动时会去加载/etc/init.d/下面的脚本,通常而言每个脚本文件会自定义实现程序的启动:若想将新的程序开机自启动,只需在该目录下添加一个自定义启动程序的脚本,然后设置相应规则即可. 如在这里我们在/etc/init.d/下新建一个 redis 的脚本,开机启动时会去加载执行该脚本. # chkconfig: 2345 10 90 #redis服务必须在运行级2,3,4

1.将下载好的压缩包放到/usr/local目录下# tar xzf redis-3.0.2.tar.gz # cd redis-3.0.2 # make 提示错误 make: cc: Command not found make: *** [adlist.o] Error 127没有安装gcc环境,需要安装gcc # yum install gcc安装后检查是否安装成功 # rpm -qa |grep gcc之后重新make2.编译完成后,在Src目录下,有四个可执行文件redis-serve

Redis是一个cs模式的tcp server,使用和http类似的请求响应协议. 一个client可以通过一个socket连接发起多个请求命令. 每个请求命令发出后client通常会阻塞并等待redis服务处理,redis处理完后请求命令后会将结果通过响应报文返回给client. 基本的通信过程如下: ./bin/redis-cli -h 192.168.36.189 -p 6379 192.168.36.189:6379> incr x (integer) 1 192.168.36.189:

版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明.本文链接:https://blog.csdn.net/suprezheng/article/details/90679790此次安装的版本为: 5.0.3 [root@localhost local]# redis-server --versionRedis server v=5.0.3 sha=00000000:0 malloc=jemalloc-5.1.0 bits=64 build=af

管道:将数据操作放在内存中,只有成功后,才会一次性全部放入redis #管道(事务),要是都成功则成功,失败一个全部失败 #原理:将数据操作放在内存中,只有成功后,才会一次性全部放入redis pipe = r.pipeline(transaction=True) pipe.set('name','sad') pipe.set('age',20) pipe.execute()

前言 马上2016年就要过去了,时间可是真快啊. 上次写完 Identity 系列之后,反响还不错,所以本来打算写一个 ASP.NET Core 中间件系列的,但是中间遇到了很多事情.首先是 NPOI 的移植工作,移植过后还有一些Bug需要修复,然后一个事情是一个有关于分布式架构中消息一致性的一个中间件设计开发工作,还有就是博客还要坚持写,最后就是还有好几本书需要读,以及消化学习,所以深深感觉到时间不够用.废话不多说了,进入主题. 大部分中间件都是要依赖于 HTTP 管道和 HttpAbstra

在<中篇>中,我们对管道的构成以及它对请求的处理流程进行了详细介绍,接下来我们需要了解的是这样一个管道是如何被构建起来的.总的来说,管道由一个服务器和一个HttpApplication构成,前者负责监听请求并将接收的请求传递给给HttpApplication对象处理,后者则将请求处理任务委托给注册的中间件来完成.中间件的注册是通过ApplicationBuilder对象来完成的,所以我们先来了解一下这究竟是个怎样的对象.[本文已经同步到<ASP.NET Core框架揭秘>之中] [

回到目录 mongoDB的管道是个好东西,它可以将很多操作批处理实现,即将多个命令放入一个管道,然后去顺序的执行它们,今天我要说的是,利用管道中的分组来实现实现中的ditinct+group的效果,即先对一个元素去重,然后即一个字段进行分组,如你的userinfoID,它对应多个planID,而我们在planID在表中肯定是重复的,这时,我们需要统计userinfo对应多个种planID,这时问题就来了,尤于planID是重复的,所以分组的结果可能是错误的,它并不是真正意思上的(planID种类

SecureCRT中python脚本编写学习指南 SecureCRT python 引言 在测试网络设备中,通常使用脚本对设备端进行配置和测试以及维护:对于PE设备的测试维护人员来说使用较多是SecureCRT工具:SecureCRT支持VB.JavaScript.Python等多种脚本语言,为了实现脚本在CRT中更加丰富稳定地执行,掌握CRT的常用函数是非常有用的.接下来的时间我将对SecureCRT脚本编写的常用函数展开学习应用. 内容 (1)使用python语言实现SecureCRT中的D